vggnet

Jochen 發布于2023-04-26 02:46 / 1861人閱讀

當談到深度學習的卷積神經網絡（CNN）時，VGGNet是一個非常受歡迎的模型。VGGNet是由牛津大學的研究人員于2014年提出的，它在當時的ImageNet比賽中表現出色，成為了一個很好的基準模型。在這篇文章中，我將介紹如何使用Python和Keras庫來實現VGGNet模型。 ## 準備工作在開始編寫代碼之前，我們需要確保我們的環境中安裝了以下庫： - Keras - TensorFlow - NumPy 我們可以使用pip命令來安裝這些庫。例如，要安裝Keras，我們可以使用以下命令：

pip install keras

## 構建VGGNet模型 VGGNet模型是一個深度卷積神經網絡，它包含了很多卷積層和池化層。我們可以使用Keras庫來構建這個模型。以下是一個簡單的VGGNet模型的實現：

 python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 構建模型
model = Sequential()

# 第一塊
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu", input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 第二塊
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 第三塊
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(256, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 第四塊
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 第五塊
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation="relu"))
model.add(Conv2D(512, (3, 3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 全連接層
model.add(Flatten())
model.add(Dense(4096, activation="relu"))
model.add(Dense(4096, activation="relu"))
model.add(Dense(1000, activation="softmax"))

# 輸出模型結構
model.summary()

在上面的代碼中，我們使用了Keras的Sequential模型來構建VGGNet模型。我們添加了多個卷積層和池化層，每個卷積層都有一個ReLU激活函數。最后，我們添加了三個全連接層，最后一個是用于分類的softmax層。我們還使用了model.summary()函數來輸出模型的結構。 ## 加載數據集我們需要一個數據集來訓練我們的模型。我們可以使用Keras庫中的ImageNet數據集來訓練我們的模型。以下是如何加載數據集的代碼：

 python
from keras.datasets import cifar10
from keras.utils import to_categorical

# 加載數據集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 對數據進行預處理
X_train = X_train.astype("float32")
X_test = X_test.astype("float32")
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

在上面的代碼中，我們使用Keras的cifar10數據集來加載數據。我們還對數據進行了預處理，將像素值縮放到0到1之間，并使用to_categorical函數將標簽轉換為one-hot編碼。 ## 訓練模型現在我們已經有了數據集和模型，我們可以開始訓練我們的模型了。以下是如何訓練模型的代碼：

 python
# 編譯模型
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

在上面的代碼中，我們使用compile函數來編譯我們的模型。我們使用categorical_crossentropy作為損失函數，使用adam作為優化器，并使用accuracy作為評估指標。然后，我們使用fit函數來訓練我們的模型。我們將批量大小設置為128，將訓練周期設置為10，并使用測試集來驗證我們的模型。 ## 結論在本文中，我們介紹了如何使用Python和Keras庫來實現VGGNet模型。我們構建了一個包含多個卷積層和池化層的模型，并使用ImageNet數據集來訓練我們的模型。我們還討論了如何編譯和訓練我們的模型。希望這篇文章對你有所幫助！

GPU云服務器云服務器

文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為，您可以聯系管理員刪除。

轉載請注明本文地址：http://specialneedsforspecialkids.com/yun/130978.html

CNN淺析和歷年ImageNet冠軍模型解析

摘要：卷積神經網絡原理淺析卷積神經網絡，最初是為解決圖像識別等問題設計的，當然其現在的應用不僅限于圖像和視頻，也可用于時間序列信號，比如音頻信號文本數據等。卷積神經網絡的概念最早出自世紀年代科學家提出的感受野。卷積神經網絡原理淺析 ?卷積神經網絡（Convolutional?Neural?Network，CNN）最初是為解決圖像識別等問題設計的，當然其現在的應用不僅限于圖像和視頻，也可用于時間序...

edagarli 2019-04-25 18:12 評論0 收藏0
計算機視覺識別簡史：從 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

摘要：最近，物體識別已經成為計算機視覺和最令人激動的領域之一。故事開始于年贏得了大規模視覺識別挑戰賽。感受野特征的輸入區輸入圖像區會影響特征的激活。的架構決定了感受野是如何隨著層數的改變而改變的。這些被推出區域被裁剪并扭曲到固定大小的圖像。最近，物體識別已經成為計算機視覺和 AI 最令人激動的領域之一。即時地識別出場景中所有的物體的能力似乎已經不再是秘密。隨著卷積神經網絡架構的發展，以及大型訓練...

BigTomato 2019-04-25 18:13 評論0 收藏0
超干貨｜使用Keras和CNN構建分類器（內含代碼和講解）

摘要：我們在已經準備好的圖像數據集上，使用庫訓練一個卷積神經網絡。示例包含用于測試卷積神經網絡的圖像。訓練，繪制準確性損耗函數，然后將卷積神經網絡和類標簽二進制文件序列化到磁盤。第和行將訓練集和測試集按照的比例進行分割。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV9lqk?w=698&h=698); 為了讓文章不那么枯燥，我構建了一個精靈圖鑒數據集（Pok...

shadowbook 2019-06-24 18:00 評論0 收藏0